首頁(yè)|必讀|視頻|專訪|運(yùn)營(yíng)|制造|監(jiān)管|大數(shù)據(jù)|物聯(lián)網(wǎng)|量子|元宇宙|博客|特約記者
手機(jī)|互聯(lián)網(wǎng)|IT|5G|光通信|人工智能|云計(jì)算|芯片|報(bào)告|智慧城市|移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)|會(huì)展
首頁(yè) >> 最新視頻 >> 正文

高通公司李儼:AI與無(wú)線通信技術(shù)相結(jié)合,開啟移動(dòng)通信“技術(shù)革命”

2023年12月8日 15:36  CCTIME飛象網(wǎng)  

飛象網(wǎng)訊 由科技部和河南省人民政府共同主辦,以“5G變革 共繪未來(lái)”為主題的2023世界5G大會(huì)即將在河南省鄭州市舉行。12月5日,在世界5G大會(huì)正式開幕前夕,以“融合創(chuàng)新提升價(jià)值空間”為主題的“Tech Talk 2023 創(chuàng)新技術(shù)論壇”率先拉開帷幕,匯聚產(chǎn)業(yè)各方共同探討連接技術(shù)和創(chuàng)新數(shù)字技術(shù)的融合發(fā)展新機(jī)遇。

論壇期間,高通公司技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)副總裁李儼應(yīng)邀出席,并發(fā)表題為《邁向AI原生的通信系統(tǒng)設(shè)計(jì)》的演講,分享了隨著AI技術(shù)高速發(fā)展,如何把AI引入到無(wú)線通信系統(tǒng)之中,并提升無(wú)線通信的性能等方面的思考和探索。在演講中李儼強(qiáng)調(diào),隨著移動(dòng)通信擴(kuò)展到各個(gè)行業(yè),其在工廠、體育場(chǎng)館、地鐵站等場(chǎng)景下的應(yīng)用會(huì)越來(lái)越多,當(dāng)具備互補(bǔ)優(yōu)勢(shì)的AI與無(wú)線通信技術(shù)相結(jié)合,可以極大地提升移動(dòng)通信系統(tǒng)的服務(wù)質(zhì)量。李儼表示,期待在6G時(shí)代,行業(yè)攜手邁向AI原生的通信系統(tǒng)設(shè)計(jì),全面提升系統(tǒng)性能,為用戶帶來(lái)更高可靠性的卓越連接體驗(yàn)。

以下為演講實(shí)錄:

尊敬的趙秘書長(zhǎng),鄔院士和各位專家,大家早上好,非常榮幸能有機(jī)會(huì)來(lái)參加今天的創(chuàng)新論壇,和大家共同分享在AI原生的通信系統(tǒng)設(shè)計(jì)方面的一些思考。

最近一段時(shí)間,AI技術(shù)得到迅猛發(fā)展,如今我們?cè)谟懻摕o(wú)線通信系統(tǒng)的時(shí)候,也需要考慮如何把AI引入到無(wú)線通信系統(tǒng)之中,并提升無(wú)線通信的性能。以往我們?cè)谶M(jìn)行傳統(tǒng)的無(wú)線通信系統(tǒng)設(shè)計(jì)時(shí),都是基于已知的物理模型對(duì)系統(tǒng)進(jìn)行建模。面向2G、3G、4G甚至5G系統(tǒng)研究語(yǔ)音通信、移動(dòng)上網(wǎng)等業(yè)務(wù)時(shí),我們更多地服務(wù)是面向大眾的環(huán)境,并將精力著重放在增強(qiáng)型移動(dòng)寬帶(eMBB)市場(chǎng)上。隨著5G移動(dòng)通信擴(kuò)展到各個(gè)行業(yè)、應(yīng)用領(lǐng)域逐漸擴(kuò)大,我們遇到的場(chǎng)景會(huì)越來(lái)越多樣。

在傳統(tǒng)的系統(tǒng)設(shè)計(jì)中,確定的模型可以覆蓋大部分的場(chǎng)景,因?yàn)榇蟛糠謺r(shí)候應(yīng)用領(lǐng)域、應(yīng)用環(huán)境和應(yīng)用方式都是相似的。如果遇到一些特殊的場(chǎng)景,我們可以通過(guò)針對(duì)性的工程方法去應(yīng)對(duì),以此助力整個(gè)系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)較高的可靠性。如今,隨著移動(dòng)通信擴(kuò)展到各個(gè)行業(yè),我們發(fā)現(xiàn)每個(gè)行業(yè)都會(huì)經(jīng)常遇到各種各樣的特殊場(chǎng)景,比如工廠、體育場(chǎng)館、地鐵站等場(chǎng)景會(huì)越來(lái)越多,相應(yīng)帶來(lái)的技術(shù)挑戰(zhàn)也越來(lái)越多,因此如何讓未來(lái)的通信系統(tǒng)設(shè)計(jì)能夠更加適用于各種各樣的應(yīng)用場(chǎng)景,成為了我們需要研究的議題。

AI為我們打開了一種新的可能性,因?yàn)锳I的設(shè)計(jì)思路是基于數(shù)據(jù)的,而不是基于模型的假設(shè),建立在數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)之上可以提供更好的準(zhǔn)確性,也可以增強(qiáng)適應(yīng)性。因此,當(dāng)我們將AI和無(wú)線通信技術(shù)相結(jié)合,可以引發(fā)移動(dòng)通信的“技術(shù)革命”,無(wú)線通信和AI具有互補(bǔ)優(yōu)勢(shì),可以極大地提升移動(dòng)通信系統(tǒng)的服務(wù)質(zhì)量。

隨著AI的引入,我們不僅可以帶來(lái)高效的網(wǎng)絡(luò)規(guī)劃和優(yōu)化,也可以提升用戶體驗(yàn),更重要的是,AI可以應(yīng)用到通訊技術(shù)的方方面面。今天,在一些環(huán)境下,基于AI的自智網(wǎng)絡(luò)已經(jīng)得到應(yīng)用,同樣,AI也在極大地改變無(wú)線接入網(wǎng)(RAN)智能控制器、干擾協(xié)調(diào)機(jī)制和大規(guī)模MIMO調(diào)度器等,帶來(lái)了巨大的性能提升。

對(duì)于AI賦能的空口設(shè)計(jì)面向信道編碼、波形設(shè)計(jì)以及多址接入,我們正重新設(shè)計(jì)端到端的通信協(xié)議,使其滿足跨網(wǎng)絡(luò)和終端的聯(lián)合訓(xùn)練、模型共享和分布式推理,從而增強(qiáng)信道感知,提升系統(tǒng)的可靠性和性能。同樣,我們?cè)诮K端方面引入AI,可以提升毫米波的波束管理、信道狀態(tài)反饋計(jì)算和增強(qiáng)定位等等,這些我稍后會(huì)逐一介紹。

之前很少有人談到,但是我們需要強(qiáng)調(diào)的是,AI不僅僅是一個(gè)基于云端的服務(wù),今天我們的終端也具有強(qiáng)大的算力。我們希望能夠利用終端側(cè)的計(jì)算能力,充分調(diào)動(dòng)終端的CPU、GPU、NPU,將AI應(yīng)用到終端。高通公司對(duì)這樣的應(yīng)用非常感興趣,因?yàn)槲覀儗?duì)5G技術(shù)以及調(diào)制解調(diào)器等移動(dòng)通信硬件有深刻的理解,我們對(duì)CPU、GPU、NPU等計(jì)算硬件也有深刻的認(rèn)識(shí),并且我們有強(qiáng)大的生態(tài)系統(tǒng),我們希望把兩者結(jié)合,利用終端側(cè)AI增強(qiáng)5G端到端系統(tǒng)。

在這一過(guò)程中,很重要的一點(diǎn)就是對(duì)無(wú)線信號(hào)的感知。利用AI技術(shù)可以對(duì)整個(gè)移動(dòng)環(huán)境和業(yè)務(wù)流量進(jìn)行感知,在此之上,我們可以不斷提升用戶體驗(yàn)和性能。此外,利用AI提升無(wú)線安全性也非常重要。從偽基站發(fā)來(lái)的短消息或騷擾電話給大家的日常生活帶來(lái)困擾,我們通過(guò)把AI技術(shù)引入終端,對(duì)欺詐場(chǎng)景進(jìn)行識(shí)別,從而過(guò)濾此類基站發(fā)來(lái)的欺詐信息。

剛才提到,AI實(shí)際上離我們的日常生活并不遙遠(yuǎn)。實(shí)際上,高通已經(jīng)把很多AI方面的技術(shù)應(yīng)用到現(xiàn)有的產(chǎn)品當(dāng)中。在今年2月,高通推出了全球首個(gè)5G Advanced調(diào)制解調(diào)器及射頻系統(tǒng)——驍龍X75。驍龍X75集成了高通第二代5G AI處理器,我們基于5G AI處理器也實(shí)現(xiàn)了一些典型應(yīng)用,包括把AI應(yīng)用于毫米波波束管理,能夠進(jìn)行精準(zhǔn)識(shí)別,找到最佳波束,實(shí)現(xiàn)波束的對(duì)準(zhǔn)和跟蹤。在應(yīng)用這項(xiàng)技術(shù)之后,可以把毫米波的接收功率提升高達(dá)25%。另外我們也把AI引擎應(yīng)用到定位跟蹤方面,把所有的GNSS信息,包括從傳感器等位置獲得的信息進(jìn)行融合,并且進(jìn)行推演,使定位精度提升高達(dá)50%。

除了終端方面,我們也將AI應(yīng)用到網(wǎng)絡(luò)運(yùn)行領(lǐng)域的多個(gè)方面。例如,把AI應(yīng)用到毫米波的網(wǎng)絡(luò)規(guī)劃當(dāng)中。這一過(guò)程首先開始于數(shù)字孿生的建模,我們利用AI技術(shù),通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)把傳統(tǒng)的GIS信息和圖像源等各方面與地理信息有關(guān)的數(shù)據(jù)進(jìn)行融合,生成一個(gè)全域的數(shù)字孿生。我們?cè)谟?guó)曼徹斯特實(shí)現(xiàn)的案例中,能夠把整個(gè)原有現(xiàn)場(chǎng)的場(chǎng)景(包括燈桿、樓宇、樹葉)進(jìn)行精準(zhǔn)地描述,創(chuàng)建與原有場(chǎng)景的位置和尺寸一致的表達(dá)。在這個(gè)數(shù)字孿生模型之上,我們使用了傳統(tǒng)的信道傳播模型來(lái)對(duì)網(wǎng)絡(luò)的部署進(jìn)行優(yōu)化與迭代,最后找到最佳的基站部署位置,以實(shí)現(xiàn)我們預(yù)計(jì)的吞吐量或覆蓋目標(biāo)。

除此之外,我們可以應(yīng)用AI技術(shù),對(duì)一些重點(diǎn)關(guān)注的場(chǎng)景進(jìn)行深度規(guī)劃和優(yōu)化。比如從地鐵站到球場(chǎng)的步行道路,經(jīng)常有人群聚集,我們對(duì)此類場(chǎng)景進(jìn)行重點(diǎn)優(yōu)化以提升連接性能,增強(qiáng)用戶體驗(yàn)。另外,面向5G專網(wǎng)的自適應(yīng)RAN運(yùn)行也非常重要,對(duì)于這一點(diǎn),高通推出了Edgewise套件,配備高通Edgewise套件的工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)室內(nèi)場(chǎng)景OTA測(cè)試平臺(tái),能夠自主地對(duì)無(wú)線部分進(jìn)行管理和運(yùn)行,同時(shí)也能夠?qū)φ麄(gè)工作流進(jìn)行編排。利用這些AI技術(shù),我們可以對(duì)5G虛擬專網(wǎng)的實(shí)時(shí)調(diào)度進(jìn)行管控,能夠精確地識(shí)別系統(tǒng)里的干擾源,然后通過(guò)合理的調(diào)度規(guī)劃來(lái)規(guī)避干擾,提高整個(gè)工業(yè)環(huán)境的可靠性和性能。

以上都是我們?cè)诂F(xiàn)有標(biāo)準(zhǔn)框架下,將AI應(yīng)用于終端、網(wǎng)絡(luò)規(guī)劃以及系統(tǒng)中的應(yīng)用,目前已經(jīng)實(shí)現(xiàn)了性能提升。下一個(gè)階段,我們希望能夠在終端和基站之間引入這種協(xié)同解決方案來(lái)提高AI效率。從3GPP Release 18標(biāo)準(zhǔn)開始,我們將利用AI進(jìn)行無(wú)線網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化,并且重點(diǎn)關(guān)注信道反饋、波束管理和精準(zhǔn)定位三個(gè)無(wú)線AI關(guān)鍵用例,接下來(lái)我會(huì)一一詳細(xì)介紹。

首先來(lái)了解下信道反饋狀態(tài),傳統(tǒng)的信道反饋是從基站發(fā)出參考信號(hào),終端進(jìn)行接收之后,對(duì)信道空間進(jìn)行線性分類,來(lái)判斷這個(gè)信道屬于哪一個(gè)區(qū)間,然后把這個(gè)信息報(bào)告給基站,基站基于很粗略的信息來(lái)對(duì)下行波束進(jìn)行管理。

但是傳統(tǒng)的線性空間劃分可能不夠準(zhǔn)確,我們希望利用AI技術(shù),更加優(yōu)化傳統(tǒng)的參考信號(hào)設(shè)計(jì),同時(shí)也可以對(duì)整個(gè)信道特征的編碼空間指向進(jìn)行優(yōu)化,使終端能夠根據(jù)當(dāng)前的無(wú)線信道環(huán)境,推演出當(dāng)前的信道特征表述,然后傳送給基站;基站側(cè)再利用AI解壓信道狀態(tài)信息,對(duì)信道進(jìn)行精準(zhǔn)預(yù)測(cè)。利用這種方法,我們可以優(yōu)化信道傳輸開銷,同時(shí)也可以針對(duì)多用戶場(chǎng)景降低干擾。在未來(lái),我們甚至可以打造基于單個(gè)終端的定制化模型,利用定制化的信道特征表征模型來(lái)進(jìn)一步優(yōu)化性能。

3GPP Release 18聚焦的第二個(gè)關(guān)鍵用例是毫米波波束管理。這與信道狀態(tài)反饋較為類似,但區(qū)別在于反饋的信息量不同。在這種情況下,終端是對(duì)各個(gè)波束的指向進(jìn)行測(cè)量,在對(duì)各個(gè)波束進(jìn)行測(cè)量,以及對(duì)波束的信道變化情況進(jìn)行統(tǒng)一編碼之后,傳輸給基站側(cè);基站側(cè)基于這些編碼,能夠再生當(dāng)前每一個(gè)波束的信道質(zhì)量情況,而且能夠?qū)Σㄊ淖兓、終端的運(yùn)動(dòng)軌跡以及其帶來(lái)的潛在波束運(yùn)動(dòng)方向,進(jìn)行合理的預(yù)測(cè),以此來(lái)優(yōu)化移動(dòng)性,提升波束跟蹤的性能表現(xiàn),此外還可以減少基站之間參考信號(hào)和控制信號(hào)的傳輸。

3GPP Release 18聚焦的第三個(gè)用例,則是利用AI模型來(lái)提升定位和無(wú)線射頻感知性能。從3G、4G時(shí)代開始,我們就在空口引入了定位參考信號(hào),這一點(diǎn)在5G時(shí)代得到了進(jìn)一步增強(qiáng)。目前,我們希望能夠補(bǔ)充GNSS等輔助信息,在衛(wèi)星不可觸達(dá)的場(chǎng)景,比如室內(nèi)的場(chǎng)景應(yīng)用,來(lái)提供定位服務(wù),我們正致力于推進(jìn)這一技術(shù)在實(shí)際場(chǎng)景中的應(yīng)用。目前由于工程實(shí)踐的復(fù)雜程度非常高,要對(duì)發(fā)射機(jī)的位置、發(fā)射機(jī)之間的時(shí)間、相位信息等進(jìn)行嚴(yán)格校準(zhǔn)與同步,在這種情況下才能通過(guò)對(duì)往返時(shí)間(RTT)、到達(dá)時(shí)間差(TDOA)、信號(hào)到達(dá)角(AOA)等的測(cè)量,計(jì)算出終端的準(zhǔn)確物理位置。但是,當(dāng)我們引入AI技術(shù)后就能用一種全新的方法來(lái)設(shè)計(jì)系統(tǒng)。我們不僅可以引入傳統(tǒng)的GNSS衛(wèi)星系統(tǒng),更重要的是,利用AI技術(shù),我們可以直接通過(guò)現(xiàn)場(chǎng)采集到的數(shù)據(jù)對(duì)模型進(jìn)行優(yōu)化和校準(zhǔn),從而降低對(duì)基站側(cè)的校準(zhǔn)要求。因此,通過(guò)采集到的數(shù)據(jù)對(duì)整個(gè)模型進(jìn)行校準(zhǔn)后,基站就可以進(jìn)行終端部署,以提供精準(zhǔn)定位。我們希望通過(guò)將AI引入移動(dòng)通信系統(tǒng),幫助行業(yè)在室內(nèi)生產(chǎn)等場(chǎng)景中更好地利用5G技術(shù)進(jìn)行定位,從而滿足其在物流管理等方面的需求。

以上這些,都是我們?cè)谕苿?dòng)Release 18聚焦的關(guān)鍵用例中所做的工作,我們已經(jīng)開展了對(duì)終端與網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)化;展望未來(lái),我們希望對(duì)整個(gè)通信系統(tǒng)進(jìn)行重新設(shè)計(jì),將終端與網(wǎng)絡(luò)的協(xié)同AI引入所有協(xié)議棧層面,從而使其能夠完成聯(lián)合的訓(xùn)練和推演。同時(shí),我們還希望能夠推動(dòng)未來(lái)向AI原生的無(wú)線通信系統(tǒng)演進(jìn)。

提到AI,就不能不提到一項(xiàng)關(guān)鍵技術(shù)——生成式AI。在過(guò)去的短短一年里,生成式AI得到迅速發(fā)展。生成式AI不僅在云端上有許多應(yīng)用,如今高通公司已經(jīng)實(shí)現(xiàn)在終端側(cè),即Android手機(jī)上,運(yùn)行參數(shù)規(guī)模達(dá)到10億甚至百億的大模型。

例如,今年年初我們進(jìn)行了全球首個(gè)運(yùn)行在Android手機(jī)上的Stable Diffusion終端側(cè)演示,在15秒的時(shí)間內(nèi)完成20步推理并生成一張圖像,這是業(yè)界最領(lǐng)先的成果之一。我們可以看到,近期發(fā)布的旗艦手機(jī),基本上都將支持基于終端側(cè)的生成式AI這一特性作為重要賣點(diǎn)。生成式AI不僅對(duì)應(yīng)用體驗(yàn)有很大的提升,也對(duì)移動(dòng)通信系統(tǒng)的設(shè)計(jì)有重要作用。利用生成式AI能夠更加精準(zhǔn)地對(duì)信道特征的變化進(jìn)行預(yù)測(cè),對(duì)整個(gè)業(yè)務(wù)流量和配置進(jìn)行規(guī)劃,使我們得以提早進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)資源的合理調(diào)配,同時(shí)對(duì)用戶的移動(dòng)性進(jìn)行精準(zhǔn)識(shí)別,提高網(wǎng)絡(luò)的可靠性。

為了將生成式AI應(yīng)用于特定環(huán)境中,高通在相關(guān)領(lǐng)域進(jìn)行了全面的基礎(chǔ)性研究,包括3D建模、材料學(xué)習(xí),以及如何利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)信道進(jìn)行渲染等方面。我們希望在此基礎(chǔ)之上,把AI相關(guān)技術(shù)帶入未來(lái)的6G系統(tǒng)設(shè)計(jì)當(dāng)中。

當(dāng)前,我們已經(jīng)體驗(yàn)到了AI對(duì)終端和網(wǎng)絡(luò)帶來(lái)的性能改變,5G Advanced也正式開啟了無(wú)線AI時(shí)代。展望未來(lái),期待在6G時(shí)代共同邁向AI原生的通信系統(tǒng)設(shè)計(jì),從而全面提升系統(tǒng)性能和用戶體驗(yàn)。謝謝大家!

編 輯:章芳
聲明:刊載本文目的在于傳播更多行業(yè)信息,本站只提供參考并不構(gòu)成任何投資及應(yīng)用建議。如網(wǎng)站內(nèi)容涉及作品版權(quán)和其它問(wèn)題,請(qǐng)?jiān)?0日內(nèi)與本網(wǎng)聯(lián)系,我們將在第一時(shí)間刪除內(nèi)容。本站聯(lián)系電話為86-010-87765777,郵件后綴為#cctime.com,冒充本站員工以任何其他聯(lián)系方式,進(jìn)行的“內(nèi)容核實(shí)”、“商務(wù)聯(lián)系”等行為,均不能代表本站。本站擁有對(duì)此聲明的最終解釋權(quán)。
相關(guān)新聞              
 
人物
鄔賀銓:大模型下沉到手機(jī) 將激活萬(wàn)億元規(guī)模手機(jī)產(chǎn)業(yè)
精彩專題
CES 2024國(guó)際消費(fèi)電子展
2023年信息通信產(chǎn)業(yè)盤點(diǎn)暨頒獎(jiǎng)禮
飛象網(wǎng)2023年手機(jī)評(píng)選
第24屆中國(guó)國(guó)際光電博覽會(huì)
CCTIME推薦
關(guān)于我們 | 廣告報(bào)價(jià) | 聯(lián)系我們 | 隱私聲明 | 本站地圖
CCTIME飛象網(wǎng) CopyRight © 2007-2024 By CCTIME.COM
京ICP備08004280號(hào)-1  電信與信息服務(wù)業(yè)務(wù)經(jīng)營(yíng)許可證080234號(hào) 京公網(wǎng)安備110105000771號(hào)
公司名稱: 北京飛象互動(dòng)文化傳媒有限公司
未經(jīng)書面許可,禁止轉(zhuǎn)載、摘編、復(fù)制、鏡像